DBMS > Realm vs. Spark SQL vs. Trafodion vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften Realm vs. Spark SQL vs. Trafodion vs. YTsaurus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	7,60
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#340	Overall
	#45	Document Stores
	#50	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

realm.io/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

trafodion.apache.org/documentation.html

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Yandex

Erscheinungsjahr

2014

2023

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License, Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++, Java

C++

Server Betriebssysteme

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Ubuntu

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Java
Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C++
Go
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

nein

Java Stored Procedures

Triggers

Change Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

In-Memory realm

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access Control Lists

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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